stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 4032, 3024] at entry 0 and [3, 3024, 4032] at entry 1
时间: 2024-02-10 12:44:00 浏览: 34
这个错误的原因是在使用 `torch.stack()` 函数将两个 tensor 进行拼接时,两个 tensor 的维度不匹配,导致无法拼接。具体来说,错误信息中显示第一个 tensor 的形状是 [3, 4032, 3024],第二个 tensor 的形状是 [3, 3024, 4032],其中第二个 tensor 的最后两个维度与第一个 tensor 的对调了。
要解决这个问题,你可以使用 `torch.transpose()` 函数将第二个 tensor 的最后两个维度对调,使得它们与第一个 tensor 的维度匹配,然后再使用 `torch.stack()` 函数进行拼接。具体的代码如下所示:
```
import torch
# 创建两个 tensor
tensor1 = torch.randn(3, 4032, 3024)
tensor2 = torch.randn(3, 3024, 4032)
# 将 tensor2 的最后两个维度对调
tensor2 = torch.transpose(tensor2, 1, 2)
# 使用 torch.stack() 进行拼接
result = torch.stack([tensor1, tensor2], dim=0)
```
这样就能够成功地将两个 tensor 进行拼接了。
相关问题
RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 3024, 4032] at entry 0 and [3, 4032, 3024] at entry 1
这个错误通常是由于两个张量的形状不匹配而导致的,而在堆栈操作中,每个张量的形状必须相等。在这种情况下,你可以检查一下你的代码,确保在使用堆栈操作之前,你的两个张量已经被正确地排列了。
如果你需要将两个形状不匹配的张量堆叠在一起,你可以使用 PyTorch 中的函数 `torch.transpose()` 或 `torch.permute()` 来交换它们的维度,使它们的形状匹配。在这种情况下,你需要确保在调用堆栈函数之前,两个张量的维度顺序相同。
例如,如果你的第一个张量的形状是 [3, 3024, 4032],第二个张量的形状是 [3, 4032, 3024],你可以使用以下代码来将它们堆叠在一起:
```
import torch
tensor1 = torch.randn(3, 3024, 4032)
tensor2 = torch.randn(3, 4032, 3024)
# 交换 tensor2 的维度,使其形状与 tensor1 相同
tensor2 = tensor2.transpose(1, 2)
# 将两个张量堆叠起来
stacked_tensor = torch.stack([tensor1, tensor2], dim=0)
```
在这个例子中,我们使用了 `transpose()` 函数来交换张量 `tensor2` 的第一维和第二维,使其形状与张量 `tensor1` 相同。然后,我们使用 `stack()` 函数将两个张量堆叠在一起。
RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [96, 3] at entry 0 and [64, 3] at entry 17
这个错误通常发生在使用堆栈函数(如torch.stack)时,由于输入张量的大小不同而导致无法堆叠。在您的情况下,输入张量的大小分别为[96, 3]和[64, 3],它们的第二维不同,因此无法堆叠。
您需要确保所有输入张量的形状都相同,或者根据您的需求调整它们的形状,以使它们具有相同的大小。您可以使用函数如torch.reshape或torch.unsqueeze来改变张量的形状。